Empfohlener Experte
Ziming Huang
Forschungswissenschaftler
Erfahrungen
Sept. 2022 - Bis heute
3 Jahren 7 MonateMünchen, Deutschland
Forschungswissenschaftler
LMU Klinikum und Helmholtz München
Stellenbeschreibung
Forschungswissenschaftler bei LMU Klinikum und Helmholtz München
Industrien
Biotechnologie
Gesundheitswesen
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- Führte kollaborative Forschungsprojekte in der kardiovaskulären Immunologie an und nutzte scRNA-seq-Analysen, um die molekularen Mechanismen der C5a-Komplement-Signalübertragung in angeborenen Immunmakrophagen aufzuklären
- Trieb die Entdeckung und Validierung neuer Gene und Signalwege bei Kardiomyopathien voran, indem komplexe klinische und reale Datensätze integriert wurden (z. B. SNP-Genotypisierung, elektronische Krankenakten)
- Entwickelte eine neuartige 1D-CNN-Transformer-Hybridarchitektur zur Vorhersage der miRNA-mRNA-Bindung direkt aus DNA-Sequenzen und erzielte eine State-of-the-Art-Leistung mit einer AUC von 0,903, wodurch die Falsch-Positiv-Rate im Vergleich zu Benchmark-Modellen deutlich reduziert wurde, veröffentlicht auf [link]
März 2021 - Juni 2021
4 MonateKI-Wissenschaftler
Kaggle-Wettbewerb – Molekulare Übersetzung
Stellenbeschreibung
KI-Wissenschaftler bei Kaggle-Wettbewerb – Molekulare Übersetzung
Industrien
Chemie
Pharmazeutika
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Forschung und Entwicklung (F&E)
- Führte ein vierköpfiges Team zum zweiten Platz unter 874 Teilnehmenden (Kaggle Grandmaster Top 0,1 %) in der Molecular Translation Challenge und löste erfolgreich die kritische Datenumwandlungsaufgabe niedriger OCR-Genauigkeit bei einem großen, beschädigten Datensatz chemischer Molekül-Scans der FDA
- Entwickelte ein dreiphasiges Modell mit ResNet-Transformer-Bildbeschriftung, Kandidatengenerierung und Multi-Model-Re-Ranking
- Steigerte die Modellrobustheit um 40 % durch spezifische molekulare Datenaugmentation, erreichte eine Edit-Distanz von 0,54 (vs. Basislinie >0,9) und ermöglichte die präzise Umwandlung von 1,6 Millionen chemischer Alt-Scan-Bilder in maschinenlesbares InChI-Format
März 2019 - Juni 2022
3 Jahren 4 MonateShanghai, China
Forschungswissenschaftler
Shanghai Institute of Materia Medica
Stellenbeschreibung
Forschungswissenschaftler bei Shanghai Institute of Materia Medica
Industrien
Biotechnologie
Pharmazeutika
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- Behebte API-Integrationsprobleme für Modelle wie GPT-3.5-turbo in chemischen Text-Mining-Aufgaben und entwarf Batch-Datenübertragungsstrategien zur Unterstützung der groß angelegten Verarbeitung chemischer Fachliteratur
- Führte strukturbasierte virtuelle Screens durch, um potenzielle Inhibitoren zu identifizieren, die die Wechselwirkung zwischen der Rezeptorbindedomäne des SARS-CoV-2-Spike-Proteins und dem Angiotensin-Converting-Enzym 2 der Wirtszellen blockieren – ein entscheidender Schritt beim Virus-Eintritt in Wirtszellen
- Entwickelte und validierte ein Random-Forest-Modell zur Vorhersage der Ansprechrate auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) mit Multi-Omics-Daten von 281 Krebspatienten, erzielte eine State-of-the-Art-AUC von 0,85 in der externen Validierung, übertraf das Basislinienmodell (AUC 0,763) deutlich und identifizierte neuartige Biomarker, die in wichtigen Immunwegen angereichert sind
Nov. 2017 - Juni 2018
8 MonateQingdao, China
Praktikant
BGI Genomics
Stellenbeschreibung
Praktikant bei BGI Genomics
Industrien
Biotechnologie
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- Entwickelte eine bit-parallele Fuzzy-Regex-Pipeline für SNP-tolerantes, artübergreifendes vergleichendes Genomik-Analysen bei fünf Takifugu-Arten und ermöglichte so die automatisierte Annotation konservierter Genom-Regionen
- Erzielte eine zehnfache Beschleunigung bei Abfragen und Zugriff auf 30 GB Genom-Annotierungsdaten über eine MySQL-Datenbank (Python-Bibliothek) und verbesserte damit die Effizienz vergleichender Analysen deutlich
- Automatisierte basierend auf diesen Ergebnissen die gesamte RNA-Seq-Analyse-Pipeline unter Linux – von Read-Mapping und Datenbereinigung bis zur Genannotation – und standardisierte den Workflow für die Hochdurchsatz-Datenverarbeitung
Juni 2016 - Sept. 2016
4 MonateWuhan, China
Datenwissenschaftler
Nationaler Wettbewerb für Mathematische Modellierung
Stellenbeschreibung
Datenwissenschaftler bei Nationaler Wettbewerb für Mathematische Modellierung
Industrien
Biotechnologie
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- Gewann den nationalen zweiten Preis (in der Graduierten-Kategorie) des Wettbewerbs und fungierte als leitender Modellentwickler und wissenschaftlicher Autor
- Entwickelte und wendete ein logistisches Regressionsmodell in Kombination mit GWAS-Statistikanalysen auf 9445 SNPs an, um die drei wahrscheinlichsten krankheitsassoziierten Loci für die vererbte Zielerkrankung innerhalb von 300 vorgegebenen Genen genau zu identifizieren
Branchenerfahrung
Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Biotechnologie, Gesundheitswesen, Pharmazeutika und Chemie.
Biotechnologie
Gesundheitswesen
Pharmazeutika
Chemie
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT).
Forschung und Entwicklung (F&E)
Informationstechnologie (IT)
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Pandas, Scikit-learn, Pytorch, Pysql, R, Sas, Git, Jupyter, Vscode, Google Colab
- Lebenswissenschaften: Krebsforschung, Klinische Kardiologieforschung, Immunologie, Genetik, Molekularbiologie, Zellbiologie
- Informatik: Statistik, Mathematische Modellierung, Ml & Dl, Bayessche Netze, Transformer, Hochleistungsrechnen (Hpc)
- Bioinformatik/cheminformatics: Scrna-seq-analyse, Rna-seq-analyse, Gwas, Quantitative Struktur-aktivitäts-beziehung (Qsar)
- Wissenschaftlich: Forschungsprojektmanagement, Wissenschaftliches Schreiben, Teamarbeit
Sprachen
Chinesisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
Sept. 2022 - Bis heute
Ludwig-Maximilians-Universität München
Doktorand in der Medizinischen Forschung · Medizinische Forschung · München, Deutschland
Sept. 2019 - Juni 2022
University of Chinese Academy of Sciences
Master of Science in KI-gestütztem Wirkstoffdesign · KI-gestütztes Wirkstoffdesign · China
Sept. 2014 - Juni 2018
Huazhong Agricultural University
Bachelor of Science in Bioinformatik · Bioinformatik · Wuhan, China
Statistiken
Erfahrung
Positionen gesamt 5
Erfahrung in Biotechnologie 7.5 J.
Durchschn. Dauer 1 J. 7 M.
Längste Erfahrung 3 J. 6 M.
Globale Erfahrung
Länder gearbeitet 2 (China, Deutschland)
Hauptland China
Fachkenntnisse
Aktuelle Rollen Forschungswissenschaftler, KI-Wissenschaftler, Praktikant
Hauptbranchen Biotechnologie, Gesundheitswesen, Pharmazeutika
Hauptfachbereiche Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Qualifikationen
Höchster Abschluss Doktor
Profil
Erstellt
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Frequently Asked Questions
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Wo ist Ziming ansässig?
Ziming ist in München, Deutschland ansässig.
Welche Sprachen spricht Ziming?
Ziming spricht folgende Sprachen: Chinese (Muttersprache), English (Verhandlungssicher), German (Grundkenntnisse).
Wie viele Jahre Erfahrung hat Ziming?
Ziming hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Ziming in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 6 Monate. Beachten Sie, dass Ziming möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Für welche Rollen wäre Ziming am besten geeignet?
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Ziming gut geeignet für Rollen wie: Forschungswissenschaftler, KI-Wissenschaftler, Praktikant.
Was ist das neueste Projekt von Ziming?
Die neueste Position von Ziming ist Forschungswissenschaftler bei LMU Klinikum und Helmholtz München.
Für welche Unternehmen hat Ziming in den letzten Jahren gearbeitet?
In den letzten Jahren hat Ziming für LMU Klinikum und Helmholtz München, Kaggle-Wettbewerb – Molekulare Übersetzung und Shanghai Institute of Materia Medica gearbeitet.
In welchen Industrien hat Ziming die meiste Erfahrung?
Ziming hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Biotechnologie, Gesundheitswesen und Pharmazeutika. Ziming hat auch etwas Erfahrung in Chemie.
In welchen Bereichen hat Ziming die meiste Erfahrung?
Ziming hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT).
In welchen Industrien hat Ziming kürzlich gearbeitet?
Ziming hat kürzlich in Industrien wie Biotechnologie, Gesundheitswesen und Pharmazeutika gearbeitet.
In welchen Bereichen hat Ziming kürzlich gearbeitet?
Ziming hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Was ist die Ausbildung von Ziming?
Ziming hat einen Doktor in Medizinische Forschung from Ludwig-Maximilians-Universität München, einen Master in KI-gestütztes Wirkstoffdesign from University of Chinese Academy of Sciences und einen Bachelor in Bioinformatik from Huazhong Agricultural University.
Wie ist die Verfügbarkeit von Ziming?
Ziming ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
Wie hoch ist der Stundensatz von Ziming?
Der Stundensatz von Ziming hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.
Wie kann man Ziming beauftragen?
Um Ziming zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
1000
750
500
250
⌀ Markt: 830-990 €
⌀ Markt: 830-990 €
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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